Questão de Estatística — Planejamento e experimento — FGV 2025

Contrafactual e validade causal em avaliação de impacto

Gabarito: letra E. A afirmativa e a razão são verdadeiras, e a razão justifica corretamente a afirmativa: sem um contrafactual válido (grupo de comparação ou contrafactual modelado), não é possível isolar o efeito da intervenção, pois comparações antes–depois no mesmo grupo ficam sujeitas a endogeneidade e vieses como tendências, sazonalidade, regressão à média, choques e seleção — exatamente o que a razão explica.

A questão trata de avaliação de impacto e do problema central da inferência causal em estatística: como atribuir uma mudança observada a uma intervenção específica. O ponto de partida é o conceito de contrafactual — o que teria acontecido com o grupo tratado se ele não tivesse recebido a intervenção. Como esse cenário é inobservável, o pesquisador precisa construí-lo por meio de um grupo de comparação (grupo controle) ou de um contrafactual modelado (técnicas estatísticas que simulam esse cenário).

A afirmativa está correta: apenas comparar o mesmo grupo antes e depois da intervenção não permite atribuir o efeito à intervenção, porque qualquer mudança observada pode ser causada por outros fatores que não a intervenção. A razão explica exatamente por quê: as comparações antes–depois no mesmo grupo permanecem sujeitas a endogeneidade (quando a variável de interesse é correlacionada com fatores não observados que afetam o resultado) e a vieses como:

• Tendências: o resultado já estava mudando ao longo do tempo, independentemente da intervenção.

• Sazonalidade: flutuações periódicas que coincidem com o período da intervenção.

• Regressão à média: grupos selecionados por valores extremos tendem a se aproximar da média naturalmente.

• Choques: eventos externos que afetam o resultado no mesmo período.

• Seleção: a forma como os indivíduos entram no grupo pode estar correlacionada com o resultado.

Os delineamentos com contrafactual — como experimentos aleatorizados, diferenças-em-diferenças e controle sintético — mitigam esses problemas. Nos experimentos aleatorizados, a aleatorização garante que os grupos tratado e controle sejam estatisticamente equivalentes em média, isolando o efeito causal. Em estudos observacionais, técnicas como diferenças-em-diferenças comparam a evolução do grupo tratado com a de um grupo de comparação, controlando tendências comuns; o controle sintético constrói um contrafactual artificial a partir de uma combinação ponderada de unidades não tratadas.

A relação entre afirmativa e razão é de causa e consequência: a razão explica o mecanismo pelo qual a afirmativa é verdadeira. Não se trata de duas verdades independentes — a razão é a justificativa lógica da afirmativa.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que tanto a afirmativa quanto a razão são falsas. Ambas são verdadeiras: a necessidade de contrafactual é um princípio fundamental da inferência causal, e os vieses listados são reconhecidos na literatura de avaliação de impacto.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que a afirmativa é falsa e a razão é verdadeira. A afirmativa é verdadeira — sem contrafactual válido, não se pode atribuir o efeito à intervenção.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Afirma que a afirmativa é verdadeira e a razão é falsa. A razão também é verdadeira: as comparações antes–depois no mesmo grupo estão sujeitas a endogeneidade e vieses, e os delineamentos com contrafactual mitigam esses problemas.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que ambas são verdadeiras, mas que a razão não justifica a afirmativa. A razão justifica sim: ela explica o mecanismo (os vieses das comparações antes–depois) que torna necessário o contrafactual.

Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Afirma que ambas são verdadeiras e que a razão é uma justificativa correta da afirmativa. É exatamente o caso: a razão explica por que a afirmativa é verdadeira, estabelecendo uma relação de causa e consequência entre elas.

Gabarito: letra E